机器博弈

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基于深度神经网络的桥牌叫牌策略研究
《应用科技》2025年第1期198-204,共7页王璐瑶 吴蕾 
桥牌是棋牌类游戏中最为复杂的游戏之一,由于其拥有着很多的隐藏信息,包含玩家之间的合作和竞争,同时也是不完全信息博弈的典型代表,具有重要的研究价值。定约桥牌包括2个部分:叫牌和打牌,而其中最具挑战性的任务是叫牌部分,它不仅需要...
关键词：定约桥牌 机器博弈 不完全信息 叫牌 合作与对抗 深度学习 神经网络 门控循环单元 
麻将博弈AI构建方法综述被引量：5
《智能系统学报》2023年第6期1143-1155,共13页李霞丽 王昭琦 刘博 吴立成 
国家自然科学基金项目(61873291,62276285).
麻将及其不同变体的规则复杂,构建高水平的麻将博弈AI(artificial intelligence)算法及其测试环境等面临巨大挑战。本文分析了麻将博弈的相关研究文献,梳理出基于知识和基于数据的两大类麻将AI构建方法,分析了每种类型的构建方法的优势...
关键词：机器博弈 非完备信息博弈 麻将 Suphx 知识 对手建模 深度学习 强化学习 
机器博弈案例在“C程序设计”课程教学中的研究与实践被引量：2
《工业和信息化教育》2023年第1期32-35,共4页孙玉霞 王亚杰 王晓岩 刘成 
2020年辽宁省“兴辽英才计划(教学名师)”研究项目“面向应用型人才培养,开展大学计算机教学改革与研究”(项目编号:XLYC1906003)。
为引导和提高学生在“C程序设计”课程中的学习兴趣,提出将人工智能机器博弈项目案例应用到该课程教学中,并以五子棋项目为例阐述了案例的设计与实施。通过机器博弈案例教学引导学生进行渐进式学习,有效提高了学生的学习兴趣和编程能力...
关键词：C程序设计 案例教学 机器博弈 五子棋 
国外人工智能领域研究进展与未来趋势
《中华医学图书情报杂志》2022年第12期56-60,共5页刘雪涛 刘娜 张妍 程瑾 
运用技术手段动态跟踪美国、俄罗斯等主要国家在人工智能领域的研究进展,分析其在该领域的发展战略、组织机构、经费安排、技术发展,发现主要国家正在形成从战略指引、组织领导、经费支持到技术生成的发展链路;机器学习、机器博弈、计...
关键词：人工智能 机器学习 机器博弈 计算机视觉 认知推理 
基于AlphaZero的不围棋博弈系统研究
《智能计算机与应用》2022年第11期138-141,147,共5页高彤彤 丁佳慧 舒文奥 阴思琪 
2017年,谷歌旗下的DeepMind团队公布了AlphaZero,这是人工智能研究的一个重要里程碑,该算法在不需要专家数据的前提下采用自博弈的方式进行训练,适用于多种棋种。本文以不围棋为载体,将AlphaZero算法应用到不围棋博弈系统,较为详细地分...
关键词：机器博弈 不围棋 自我对弈 神经网络 蒙特卡洛 AlphaZero 策略网络 价值网络 损失函数 
海上基地攻防博弈模型及纳什均衡策略研究被引量：2
《系统工程与电子技术》2022年第8期2570-2580,共11页曾斌 王睿 李厚朴 张鸿强 
国家自然科学基金(41771487);湖北省杰出青年科学基金(2019CFA086)资助课题。
针对海上保障基地安全的反潜资源调度是当前海上作战指挥的主要问题,通过分析海上利益冲突中敌我双方的攻防策略及约束条件,建立了反潜资源调度的不完全信息零和博弈模型和对应的收益矩阵。考虑敌方为理性对手和非理性对手2种情况,分别...
关键词：保障基地 反潜作战 机器博弈 纳什均衡 
基于人工智能的六子棋博弈平台研究与实现被引量：1
《科技创新与应用》2022年第19期24-26,31,共4页段浴 王宛宛 
重庆市技术创新与应用发展专项重大主题专项项目(cstc2019jscx-zdztzxX0002)。
六子棋是各类机器博弈比赛的常客,六子棋对于棋手双方都是公平的,非常适合用来研究开发AI程序。本系统基于计算机博弈,研发制作的一个六子棋博弈平台。六子棋博弈平台改良自五子棋,六子棋的棋局比五子棋变化更多,更加灵活。在六子棋博...
关键词：六子棋 机器博弈 人工智能 
博弈5.0:基于平行系统和机器博弈的社会认知平行博弈被引量：3
《智能科学与技术学报》2021年第4期507-520,共14页李亚玲 杨林瑶 葛俊 覃缘琪 王晓 
之江实验室中心自设科研项目(No.115011-212004);浙江省科学技术情报学会科研项目(No.2021qbxh009)。
机器博弈是一种机器模仿人的方式进行思考和决策的人工智能,是当前人工智能领域非常具有挑战性的研究方向,其研究现状很大程度上代表了人工智能的发展水平。总结了机器博弈的基本概念、研究现状和典型应用,探讨了机器博弈研究面临的挑...
关键词：机器博弈 人工智能 平行系统 社会治理 
强化学习在机器博弈上的应用综述被引量：4
《控制工程》2021年第10期1998-2004,共7页杜康豪 宋睿卓 魏庆来 
国家自然科学基金资助项目(61304079,61673054,61722312,61873300)。
人工智能是未来科技发展的必然趋势,将会对世界产生巨大的影响,而机器博弈更是人工智能研究的热点内容。目前,解决机器博弈问题最先进的算法都来源于强化学习。强化学习是机器学习最重要的方法之一,主要用来解决决策问题。它具有接近人...
关键词：强化学习 机器博弈 非完全信息博弈 围棋 德州扑克 DOTA2 
结合神经网络的改进UCT在国际跳棋中的应用被引量：5
《重庆理工大学学报（自然科学）》2021年第7期259-265,共7页王亚杰 祁冰枝 张云博 丁傲冬 
辽宁省兴辽英才计划项目(XLYC1906003)。
针对UCT算法的准确性受搜索次数影响较大的问题,提出一种结合神经网络的改进UCT算法。利用神经网络输出每一步的平均行动价值Q,结合改进的UCT算法寻找搜索过程中的高潜力节点。将传统UCT搜索改进为3个阶段:首先,通过已训练好的神经网络...
关键词：UCT算法 MCTS 剪枝 分次搜索 神经网络 机器博弈 国际跳棋 
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